掌勺五十餘載 潮菜大師鍾成泉羊城說「味趣」
2026-01-25 16:36 4,523次浏览長沙晚報8月13日訊(全媒體記者 李廣軍)到駕校報名交了培訓費後一直沒有去學車，後來又因各種原因不想學了，可以退費嗎？開始學車後駕校倒閉，除了科目一之外的考試都是自己找的私教，怎麼維權？記者從長沙市各基層法院獲悉，隨著汽車駕駛需求的日益增長，考駕照成了一種普遍現象，駕校與學員之間因各種原因產生的退費糾紛也時有發生。律師提醒，學員在籤署培訓協議時應仔細閱讀合同中的退費標準條款，同時務必妥善保管駕校報名時的原始發票單據。 患糖尿病不敢開車要求退費？駁回 徐女士2023年12月29日在某駕校報名學車，交了3580元培訓費。「報名後我一直沒有去學，主要是身體不舒服。我患有糖尿病，經常頭昏頭痛，有時犯病站著就要摔倒，所以不敢學車。」徐女士說，她先後多次去駕校要求退費，但因為合同與發票遺失，以及未提供醫院證明均未協商成功。於是，她向望城區法院起訴，要求駕校退還培訓費。 望城區法院認為，雙方籤訂的《駕駛員培訓合同》中約定「報名後3日內可無條件退費，1個月內可退50%，自報名日起超過一個月或者已在交警部門註冊的，不予退費」。但徐女士首次提出退費時間為2024年1月8日，且未按合同要求提出書面申請、收據原件等材料，駕校在合同籤訂後5日內也已為徐女士辦理註冊手續，履行了合同義務，駕校依約有權拒絕退費。 徐女士主張因糖尿病等身體原因無法學車，但其病情為慢性病，非突發重大疾病，籤約時已知或應知自身情況，也未提供醫學證明證實其完全喪失駕駛能力，合同亦未約定此類情形可退費，且健康風險非法定解除事由。徐女士因個人原因未參加培訓，非駕校違約導致，法院遂駁回了徐女士的訴訟請求。 「已參加科目二考試的，不予退費」 在雨花區法院審理的一起教育培訓合同糾紛案中，漆先生與某公司籤訂《機動車駕駛培訓合同》，約定由該公司為其提供駕校培訓服務，漆先生支付考試費、培訓費用3000元。「但在我接受完科目二培訓後對方就消極履行培訓義務，損害了我的合法權益，所以我要求解除雙方之間籤署的合同並要求對方退還3000元服務費。」漆先生說。 經法院審理查明，漆先生已經通過了機動車駕駛人考試的科目二考試。因駕校經營原因致使培訓教練車過了保險期限，但某公司承諾購買保險之後會繼續為漆先生提供駕駛技術培訓服務。 法院認為，漆先生要求解除雙方籤訂的《機動車駕駛培訓合同》，但並未提供證據證明其與某公司已協商解除、因不可抗力致使合同目的無法實現、某公司不履行駕駛培訓服務或者遲延履行致使合同目的無法實現等情形，不符合解除合同的法律規定。漆先生要求某公司返還3000元費用，經查明，漆先生已經通過了機動車駕駛人考試的科目二考試，根據雙方籤訂《機動車駕駛培訓合同》的約定「已參加科目二考試的，不予退費」，該訴訟請求法院不予支持。 駕校倒閉，學員該如何維權？ 唐先生與某駕校籤訂了《機動車駕駛培訓合同》學車，支付了3580元培訓費。但直至某駕校因經營不善倒閉，唐先生僅在駕校考過科目一，科目二、科目三均為其自費請私教練習，且自行交納考試費用。唐先生遂起訴要求駕校退還培訓費用。 雨花區法院認為，某駕校經營不善倒閉，無法為唐先生提供合格的駕駛證培訓服務，視為雙方以實際行動終止合同履行，唐先生主張退還相應費用具有事實和法律依據。關於退費金額，應當根據某駕校向唐先生實際提供的服務進度，收取相應的培訓費用，將剩餘培訓費用退還。根據駕駛證考試科目難易程度以及駕校提供駕考培訓服務的成本，酌定科目一培訓及前期服務費用佔比10%、科目二培訓及服務費用佔比40%、科目三培訓及服務費用佔比40%、科目四培訓及後續服務費用佔比10%。根據培訓進度，法院酌定已產生費用部分為10%，即358元(3580元×10%，含科目一培訓及前期服務費)，某駕校應當退還唐先生3222元(3580元-358元)。 泰和泰(長沙)律師事務所高級合伙人、副主任李志員律師提醒，在合同履行過程中，學員要妥善保管合同、發票、繳費憑證、溝通記錄等重要證據，因為這是維護自身合法權益的重要支撐，「當駕校因經營不善倒閉無法繼續提供服務時，學員有權要求退還剩餘費用，應該及時通過法律途徑主張權利。法院會根據駕校實際提供的服務進度，合理確定退費金額。」
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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